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REPOGEO 报告 · LITE

srush/awesome-o1

默认分支 main · commit 7e86916d · 扫描时间 2026/6/29 15:22:54

星标 1,213 · Fork 51

本仓库扫描历史

下方为分数趋势（含全部就绪扫描；左旧右新，可横向滚动）。表格明细默认折叠，展开后每页 10 条，最新在上。

分数趋势（左 → 右：旧 → 新）

共 2 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格（每页 10 条，可翻页）。

AI 可见性总分
23 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 1 · 警告 0 · 失败 1
客观元数据检查
AI 认识你的名字
2 / 3
直接询问时，AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试：当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 srush/awesome-o1 浮出水面的问题时，AI 是真的推荐了你，还是推荐了你的竞品？客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • highreadme#1
    Reposition README H1 to clarify 'o1' refers to OpenAI's model

    原因：

    当前
    # awesome-o1
    复制粘贴的修复
    # awesome-o1: A bibliography and survey of papers related to OpenAI's o1 model for LLM reasoning
  • hightopics#2
    Add specific topics related to LLMs, reasoning, and reinforcement learning

    原因：

    当前
    (none)
    复制粘贴的修复
    large-language-models, llm-reasoning, reinforcement-learning, chain-of-thought, openai, o1-model, bibliography, research-papers
  • highlicense#3
    Add a LICENSE file to the repository

    原因：

    当前
    (no LICENSE file detected — the repo has no recognizable license)
    复制粘贴的修复
    Create a LICENSE file in the repository root. For a bibliography, a permissive license like MIT or CC-BY-4.0 is often suitable. For example, add a file named 'LICENSE' containing the text of the MIT License.

本次扫描解析到的品类 GEO 通道：google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你，还是推荐了别人？

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 srush/awesome-o1
平均排名
—
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中，你占了多少？
头号对手
huggingface/trl
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. huggingface/trl · 被推荐 1 次
  2. microsoft/DeepSpeed · 被推荐 1 次
  3. CarperAI/trlx · 被推荐 1 次
  4. langchain-ai/langchain · 被推荐 1 次
  5. run-llama/llama_index · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to improve large language model reasoning and problem-solving with data-efficient reinforcement learning?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Hugging Face TRL (huggingface/trl)
    2. DeepSpeed-Chat (microsoft/DeepSpeed)
    3. TRLX (CarperAI/trlx)
    4. LangChain (langchain-ai/langchain)
    5. LlamaIndex (run-llama/llama_index)
    6. Guidance (microsoft/guidance)
    7. OpenAI API
    8. Anthropic API
    9. d3rlpy (takuseno/d3rlpy)
    10. Stable Baselines3 (DLR-RM/stable-baselines3)
    11. Python
    12. PyTorch (pytorch/pytorch)
    13. TensorFlow (tensorflow/tensorflow)

    AI 推荐了 13 个替代方案，却始终没点名 srush/awesome-o1。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What techniques exist for training AI models to self-correct and refine their thought process?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. ChatGPT
    2. InstructGPT
    3. Auto-GPT
    4. BabyAGI
    5. Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)
    6. AlphaCode
    7. modAL
    8. Generative Adversarial Networks (GANs)
    9. TensorFlow
    10. PyTorch

    AI 推荐了 10 个替代方案，却始终没点名 srush/awesome-o1。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    fail

    建议：

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时，AI 是否还知道你的仓库存在？

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of srush/awesome-o1?
    pass
    AI 未点名 srush/awesome-o1 —— 很可能在说另一个项目

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • If a team adopts srush/awesome-o1 in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 srush/awesome-o1

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • In one sentence, what problem does the repo srush/awesome-o1 solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 srush/awesome-o1

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 srush/awesome-o1 的 README。每次重新扫描都会自动更新，并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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MARKDOWN（README）
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  • 深度报告每月 10 次
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  • 优先行动项8，轻量 3